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차정원

차정원

소속

국립창원대학교 (컴퓨터공학과)

AI요약

국립창원대학교 컴퓨터공학과 차정원 교수는 인공지능(AI) 및 딥러닝 분야의 선도적인 연구자입니다. 특히 자연어 처리(NLP), 기계 학습, 컴퓨터 비전 기술을 중심으로 대화 시스템, 기계번역, 텍스트 생성, 이미지 및 비디오 캡션 생성 등 다방면에서 혁신적인 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 불균형 데이터 처리, 설명 가능한 인공지능(XAI), 그리고 산업 응용을 위한 최적화 기술 개발에도 기여하며 학술적 깊이와 실용적 가치를 겸비한 연구를 진행하고 있습니다. 차정원 교수는 다수의 국내외 저명 학술지에 논문을 게재하고 관련 특허를 다수 출원 및 등록하며 AI 기술의 발전과 확산에 중추적인 역할을 수행하고 있습니다.

기본 정보

연구자 프로필
차정원 프로필 사진
연구자 명차정원
직책교수
이메일jcha@changwon.ac.kr
재직 상태재직 중
소속국립창원대학교
부서 학과컴퓨터공학과
사무실 번호0552133818
연구실Adaptive Intelligence Research
연구실 홈페이지https://cwnu-airlab.github.io/
홈페이지https://cwnu-airlab.github.io/files/ChaJeongWon_2013_CV.pdf

중요 키워드

#텍스트생성#데이터불균형#강화학습#기술사업화#자연어처리#딥러닝#비디오캡션#관계추출#인공지능#의료AI#형태소분석#컴퓨터비전#기계번역#트랜스포머#이미지캡션

대외활동

활동 내용개체명 인식 연구(국산원, ETRI, 삼성, KT, LG전자 ®) 회원대의 과거와 정보의 경로 차리 정보 찾아내기 같은 획득 기술 구성 LINC+ 경력적 강의 기획 및 참여

주요 연구 내용

연구 내용[연구 분야] 핵심 분야: 자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP), 딥러닝, 컴퓨터 비전 세부 분야: 기계번역, 관계 추출, 텍스트 생성, 이미지 및 비디오 캡션 생성, 데이터 불균형 학습, 의료 AI, 형태소 분석 및 태깅, 최적화 기법 [대표 연구 내용] 문제 정의: 방대한 비정형 데이터(텍스트, 이미지, 비디오)에서 유의미한 정보를 추출하고, 이를 기반으로 자동화된 시스템을 구축하는 것은 현대 사회의 중요한 도전 과제입니다. 특히, 한국어와 같은 특정 언어의 특성을 반영하거나, 불균형한 데이터 환경에서 모델의 성능을 최적화하는 데 어려움이 있습니다. 또한, AI 모델의 블랙박스 특성으로 인해 의료와 같이 높은 신뢰도가 요구되는 분야에 적용하는 데 한계가 있습니다. 기술 우위: - 자연어 처리 및 텍스트 생성: 복사 매커니즘을 이용한 한국어-제주어 기계번역, 언어 지식 기반 패러프레이징 생성, 뉴럴-심볼릭 구조 기반 관계 추출, 단어 손실함수를 활용한 제목 생성 모델 등 다양한 텍스트 처리 및 생성 기술을 개발했습니다. 이는 한국어의 복잡한 특성을 이해하고 적용하는 데 강점이 있습니다. - 이미지 및 비디오 처리: 객체 Attention 기반 이미지 캡션 생성, 비디오 캡션 생성, 모바일 기기 카메라 화면의 사물 위치 판단 등 시각 데이터 분석 및 설명을 위한 독자적인 기술을 보유하고 있습니다. - 딥러닝 모델 최적화 및 신뢰성 확보: 불균형 데이터 분류를 위한 동적 비용 민감 학습 방법, 멀티 태스크 러닝 분류기 학습, 설명 가능한 딥뉴럴 네트워크를 이용한 의료 처치 추천 시스템 개발 등을 통해 모델의 효율성과 신뢰성을 높이는 데 기여했습니다. 특히, 의료 분야에서의 처치 추천 시스템은 비정상 생체신호에 대한 근거 기반 추천을 가능하게 하여 임상적 가치가 높습니다. - 데이터 처리 및 품질 향상: 러프 셋을 이용한 형태소 품사 태깅 코퍼스 오류 자동 검출 기술은 자연어 처리 학습 데이터의 품질을 향상시키고, 효율적인 데이터 구축을 가능하게 합니다. 사업 가치: - AI 기반 솔루션 개발: 개발된 자연어 처리, 비전 처리, 딥러닝 최적화 기술은 챗봇, 자동번역, 스마트 팩토리 비전 검사, 의료 진단 보조 시스템, 지능형 문서 관리 등 다양한 산업 분야에서 AI 기반 솔루션 개발에 직접 적용될 수 있습니다. - 데이터 품질 및 효율성 증대: 특허로 등록된 데이터 처리 및 오류 검출 기술은 대규모 데이터셋 구축 및 관리 비용을 절감하고, AI 모델 학습의 효율성을 극대화하여 기업의 데이터 경쟁력을 강화할 수 있습니다. - 새로운 서비스 창출: 의료 처치 추천 시스템과 같은 연구 성과는 정밀 의료 및 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 시장에서 새로운 비즈니스 모델을 창출할 잠재력을 가집니다. 또한, 모바일 환경에서의 이미지/비디오 분석 기술은 스마트 기기 기반의 혁신적인 사용자 경험을 제공하는 데 기여할 것입니다.

학력

학력 사항포항공과대학교 공학박사(컴퓨터학)

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